05 2019 档案
摘要：给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2，将 nums2 合并到 nums1 中，使得 num1 成为一个有序数组。 说明: 初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n。 你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素
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摘要：题目：编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target。该矩阵具有以下特性： 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。 思路：这道题在很早以前已经学习过相关解法，所以一看到就有思路。 这道题的特点是：右上角的元素在一行中最大，在列中为最小。所以
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摘要：题目：给定一个大小为 n 的数组，找到其中的众数。众数是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在众数。 思路：因为众数出现次数大于【n/2】,所以先将数组排序的话，中位数肯定就是众数了，哈哈哈哈 这里我直接用了sort()函数，
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摘要：题目：给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 由于前段时间一直在学习位运算，就想到了用异或操作来做这道题，异或操作，两个相同的数异或结果为0，一个数跟0异或是这个数本身。记录一下。
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摘要：1、在全球最大搅基论坛下载Faster rcnn代码（代码基于3.5，但我的环境为py3.6）：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 2、修改Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master
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摘要：Canny理论： 1、首先用高斯模糊过滤掉噪声 2、然后用 Sobel 过滤器确定图像边缘的强度和方向 Gx是指梯度在x方向上的突变，也就是垂直边缘 Gy是指梯度在y方向上的突变，也就是水平边缘 根据以上公式可以求出梯度及方向。 3、对sobel的输出使用非极大抑制来观察每个检测边缘的强度和方向，选
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摘要：算法原理 kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行了足够多的迭代 代码实现：
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摘要：高通滤波器 以检测边缘的高通过滤器为例这是个三乘三的核 其元素总和为 0，边缘检测时 所有元素总和为 0 是很重要的，因为这类过滤器要计算的是相邻像素的差异 或者说变化，要计算差异 就需要将像素值相减，如果这些核值加起来不等于 0，那就意味着计算出来的差，权重会有正负结果就是滤波后的图像亮度会相应地
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摘要：如果光线不好，有阴影，斑驳，或者太亮的话简单的用颜色阈值就不太适用了，我们要如何完整的检测出处于不同光线下的物体？ 图像表示方式还有HSV（H（色相）S（饱和度）V（明度）），HLS（H（色相）L（亮度）S（饱和度）） 在HSV中，V受光照的影响最大，而H基本不受阴影或过高亮度的影响，如果我们依靠这
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摘要：(tensorflow-gpu) C:\mask_rcnn\mask rcnn>tensorboard --logdir=logs 复制 http://LAPTOP-R5LN1B0D:6006到IE、谷歌浏览器，完美出图，亲测。
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摘要：1、高通滤波器：高通滤波器会根据像素与周边像素的亮度差值来提升该像素的亮度的滤波器。 低通滤波器：在像素与周围像素的亮度差小于一个特定值时，平滑该像素的亮度。 canny算子：5个步骤；使用高斯滤波器对图像进行去噪、计算梯度、在边缘上使用非最大抑制(NMS)、在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(f
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摘要：import numpy as np # listdir()列出给定目录的文件名 from os import listdir import operator # inX-分类的输入向量,dataSet-输入的训练样本集,labels-标签向量,k-近邻数 def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.sh...
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摘要：# coding=utf-8 # kNN-约会网站约友分类 from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as font import operator # 【1】获取数据 def init_data(): # 打开训练集文件 f = open(r"da...
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